15 emocionantes proyectos de aprendizaje automático en R para principiantes [2022]

“El aprendizaje automático y la inteligencia artificial han alcanzado un punto de inflexión crítico y aumentarán y extenderán cada vez más prácticamente todos los servicios, cosas o aplicaciones habilitados por tecnología. La creación de sistemas inteligentes que se adapten, aprendan y potencialmente actúen de forma autónoma en lugar de simplemente ejecutar instrucciones predefinidas es el principal campo de batalla para los proveedores de tecnología hasta al menos 2022".

Esto no podría ser más cierto. De pie aquí en 2022, somos testigos de la creciente afluencia de IA y ML en nuestra vida cotidiana. Estas tecnologías inteligentes dictan casi todos los aspectos de nuestras vidas ahora, ya sea atención médica y educación o negocios y gobierno.

La adopción de tecnologías AI y ML en todos los sectores de la industria ha aumentado la demanda de profesionales calificados y capacitados en ciencia de datos. Pero eso no significa que cualquiera pueda obtener un puesto de trabajo prometedor de IA/ML: necesita las calificaciones educativas, las habilidades y, lo que es más importante, los proyectos del mundo real para mostrar su experiencia.

El desarrollo de proyectos en vivo le permite probar su conocimiento teórico, mejorar su conjunto de habilidades e identificar sus fortalezas y debilidades principales. A medida que sigas construyendo tus propios proyectos, con el tiempo ganarás más confianza en tus conocimientos y habilidades profesionales.

Hemos creado esta publicación exclusivamente para los aspirantes que deseen ingresar al dominio de Machine Learning. En este artículo, destacaremos algunos proyectos interesantes de Aprendizaje automático en R. Dado que R es la preferencia principal cuando se trata de computación estadística, es la opción ideal para crear proyectos de Aprendizaje automático.

Antes de comenzar nuestra discusión sobre proyectos de Machine Learning en R, debe conocer los pasos estándar involucrados en la construcción de un proyecto de Machine Learning:

• Definición del problema: antes de comenzar a diseñar un proyecto de Machine Learning, debe definir la declaración del problema, es decir, qué problema pretende resolver con el modelo y cómo ML encaja en la imagen.
• Preparación de datos: debe estudiar el conjunto de datos en cuestión y determinar si es un conjunto de datos estructurado o no estructurado, si es estático o de transmisión, y cómo complementará la definición del problema. Esta etapa consiste principalmente en limpiar y preparar los datos para su procesamiento.
• Evaluación de algoritmos: un proyecto de Machine Learning involucra diferentes algoritmos de ML. Es crucial identificar qué algoritmos se adaptan mejor a la definición del problema y garantizar la máxima precisión de los resultados.
• Características de los datos: en esta fase, determinará qué elementos o características del conjunto de datos utilizará para el proyecto de aprendizaje automático y cómo la información ya obtenida afectará al proyecto.
• Modelado: debe elegir una estructura de modelo particular y encontrar formas de mejorarla. Además, debe comparar esto con otros modelos para ver cuál es el adecuado para la declaración del problema.
• Prueba: como sugiere el nombre, probar significa estudiar los resultados del modelo y encontrar formas de mejorarlo aún más. Es vital analizar cómo un pequeño cambio impacta el resultado general del modelo y también cómo afecta los siguientes pasos.

Entonces, sin más preámbulos, ¡comencemos!

Proyectos de aprendizaje automático en R

1. Modelo ML para la predicción del riesgo de incidentes de aviación

En este proyecto, construirá un modelo ML de conjunto para la predicción de riesgos de incidentes de aviación. El proyecto tiene como objetivo evaluar el riesgo de eventos inciertos y peligrosos asociados con la aviación. Aquí, el modelo híbrido fusiona la predicción de SVM en datos no estructurados y el conjunto de redes neuronales profundas en datos estructurados. El enfoque de este proyecto ML es mejorar el nivel de seguridad de los sistemas de aviación y cuantificar los riesgos al predecir con precisión la ocurrencia de eventos anormales.

2. Clasificación de las familias de ransomware

El proyecto que creará implementará la técnica estática de clasificación para identificar y categorizar ransomware. Comenzará transformando las muestras de ransomware en secuencias de N-gramas. Luego, el modelo calculará la frecuencia del documento de frecuencia inversa (TF-IDF) para facilitar la segregación avanzada del ransomware. Finalmente, esto se convierte en la entrada para el modelo ML para clasificar el ransomware. Este modelo de ML también explora y analiza la discriminación entre códigos de operación en diferentes familias de ransomware.

3. Detección de aplicaciones maliciosas de Android

La idea aquí es construir un sistema ML que pueda detectar aplicaciones dañinas de Android que utilizan llamadas de sistema discriminatorias. Este proyecto aprovecha la diferencia absoluta de las llamadas al sistema ponderadas (ADWSC) y las llamadas al sistema clasificadas mediante la técnica de selección de características de prueba de población grande (RSLPT) para podar un gran conjunto de datos de llamadas al sistema.

Si bien la selección de funciones se basa en la correlación entre las diferentes funciones, estas dos técnicas de selección ayudan a descubrir las funciones más beneficiosas que ayudarán aún más a clasificar las muestras de malware con mayor precisión. El objetivo principal de este proyecto de aprendizaje automático es descubrir aplicaciones maliciosas de Android manteniendo la complejidad computacional al mínimo.

4. Puntuación de crédito

Este modelo de ML utiliza Big Data para la calificación crediticia. Esencialmente, el modelo de calificación crediticia aprovecha el análisis de redes sociales y los datos de teléfonos móviles para mejorar la inclusión financiera y evaluar la credibilidad del titular de una tarjeta de crédito. Mediante el uso de grandes volúmenes de datos móviles idénticos de una amplia gama de créditos que abarcan diferentes países, el modelo tiene como objetivo mejorar el rendimiento estadístico para mejorar el proceso de toma de decisiones de crédito.

5. Modelo de vida

Este proyecto de Machine Learning tiene como objetivo predecir con precisión las anomalías en el análisis de la atención médica utilizando datos temporales del sistema de atención médica y predecir la tasa de mortalidad de un paciente. Para ello, este proyecto propone el desarrollo de un Modelo de Vida (LM) basado en la red neuronal de aprendizaje profundo. Al explotar los tensores de intensidad de secuencia temporal (ITS) , las redes neuronales modelarán la vida útil de cada paciente en función de sus datos médicos históricos. El resultado tendrá la forma de una secuencia temporal corta y concisa.

Más información: aprendizaje profundo frente a redes neuronales

6. Sistema de predicción de actividad

Este sistema de predicción de actividad se basa en la Red Neural Recurrente (RNN). Es un sistema de predicción de actividad basado en sensores portátiles que facilitará la computación de borde como parte de la infraestructura de atención médica inteligente.

El dispositivo portátil monitoreará las actividades de los pacientes y predecirá aún más sus acciones utilizando la información proporcionada por el sensor. Este modelo está diseñado para manejar datos complejos a gran escala y para promover la computación rápida para mejorar el rendimiento de predicción de los sistemas de salud inteligentes.

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7. Máquina de vectores de soporte

En este proyecto de aprendizaje automático, desarrollará una máquina de vectores de soporte escalable para detectar fallas en los sistemas de transporte. El objetivo aquí es crear un sistema que facilite una mayor velocidad de procesamiento de puntos de datos. El modelo utiliza el enfoque FSVM basado en KNN (KNN-FSVM) para mitigar las restricciones de detección de fallas en el sistema de transporte.

Este método no solo reduce la dimensión de los datos, sino que también revela cuán importantes son los datos de entrenamiento para un conjunto de datos desequilibrado. Además, el método KNN-FSVM puede eliminar las limitaciones de la clasificación de datos erróneos, mejorando así la precisión de la predicción.

8. Sistema de minimización de uso de electricidad para bombas de agua.

Este proyecto de Machine Learning propone usar una combinación de ML y métodos de optimización avanzada para manejar y administrar la complejidad computacional de los sistemas de distribución de agua (WDS) . El modelo emplea una técnica de regresión junto con otras técnicas de optimización para combatir el problema de los enteros mixtos. Para la estimación de energía utiliza técnicas de ajuste de curvas. El uso del enfoque de aprendizaje semisupervisado es la mejor opción para este proyecto, ya que ayuda a reducir el tiempo de cálculo.

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9. Sistema de cognición musical

En este proyecto, aprovechará diferentes técnicas de ML para crear un sistema de cognición musical que pueda comprender y asimilar música y generar automáticamente la partitura musical a través de fog computing. El proyecto utiliza tanto el modelo oculto de Markov como el modelo de mezcla gaussiana para reconocer la música y sus características únicas. Se recomienda utilizar un escenario de reconocimiento de múltiples instrumentos para diseñar el sistema. Esto mejorará el rendimiento general del modelo de cognición.

10. Sistema de detección de intrusos

Este es un sistema de detección de intrusos basado en anomalías que utiliza análisis de selección de características. Aquí, construirá un modelo híbrido que utiliza diferentes técnicas de ML en datos de transacciones de red para analizar el alcance de la intrusión. El objetivo es mantener el tiempo de detección al mínimo. El modelo usará explícitamente el algoritmo de votación con ganancia de información para extraer las características de datos óptimas. Luego utilizará clasificadores para mejorar la precisión del sistema de detección.

11. Predicción personalizada de cesta de la compra

Este sistema personalizado de predicción de cestas propone crear una lista de recomendaciones para que los usuarios se adapten mejor a sus necesidades y preferencias. Diseñará un modelo que extraerá y recopilará las secuencias recurrentes anotadas temporales (TARS) del historial de compras de los clientes. En el siguiente paso, utilizará el Predictor basado en TARS (TBP) para predecir una cesta de productos personalizada para un cliente. Analizar las características de los productos de la lista de sugerencias existentes con las características de los nuevos productos ayuda a mejorar la calidad de la predicción.

12. Sistema de predicción de rendimiento para redes móviles

El objetivo de este proyecto de Machine Learning es resolver los problemas de pronóstico del rendimiento en redes celulares. El modelo hará uso de la técnica de Random Forest ML para mantener los costos operativos al mínimo. Esta técnica también es excelente para resolver desafíos computacionales y problemas de asignación de recursos. Si bien el modelo predecirá el rendimiento de las redes celulares, también debería poder mejorar la experiencia del cliente.

13. Modelo de habilidad latente

Este modelo de capacidad latente (LAM) está diseñado para analizar la fuerza laboral y los registros de actividad de los empleados. El trabajo principal del LAM es modelar una relación latente entre los empleados y sus actividades asignadas. Así, computará la puntuación entre el empleado y aquellas actividades que determinan el nivel de satisfacción del empleado.

Con base en este puntaje, LAM desarrollará modelos de predicción para predecir el desempeño de los empleados, comparar la capacidad de los empleados y realizar una estimación de calidad de las actividades de los empleados. Además, creará una representación de distribución predictiva basada en el registro de actividad de los empleados.

14. Sistema de pronóstico del índice de precios de acciones

En este proyecto, construirá un sistema de pronóstico para predecir la volatilidad del índice de precios de acciones. En este modelo híbrido, el modelo de memoria a largo plazo (LSTM) se integra con múltiples modelos de tipo GARCH (heterocedasticidad condicional autorregresiva generalizada) . Esta combinación ayudará a respaldar y mejorar la agrupación de volatilidad.

15. Sistema inteligente de asignación de activos

Este modelo está diseñado para calcular los datos de series de tiempo basados ​​en sentimientos a nivel de activos recopilados de las redes sociales. Utiliza métodos de análisis de sentimientos y minería de texto en combinación con técnicas de asignación. Además, el modelo ML utiliza el modelo de memoria a largo plazo (LSTM) y una variedad de técnicas de agrupamiento en evolución para validar los datos de sentimiento frente a los datos y estadísticas del mercado. Por lo tanto, el objetivo principal de este proyecto es capturar el sentimiento del mercado para la asignación inteligente de activos.

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Terminando

Entonces, ahí lo tienes: ¡15 interesantes proyectos de aprendizaje automático en R! La creación de proyectos es una experiencia de aprendizaje divertida, siempre que elija temas que le entusiasmen y estén estrechamente relacionados con sus intereses. Comience trabajando en proyectos más pequeños y simples para desarrollar sus habilidades prácticas y luego progrese a proyectos de nivel más avanzado. Por último, ¡asegúrate siempre de probar tus modelos!

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